Fast-dLLM：提升扩散语言模型推理效率的创新技术
研究背景
- 研发团队：NVIDIA、香港大学和MIT联合研发
- 技术目标：提升扩散语言模型（Diffusion Language Models）的推理效率
- 传统模型局限：开源扩散语言模型在实际应用中推理速度仍落后于自回归模型
技术突破
1. KV缓存机制创新
- 传统挑战：扩散模型使用双向注意力机制，难以直接应用KV缓存
- 解决方案：
- 将文本生成过程划分为多个块（block）
- 每个块包含固定数量token
- 预计算并存储其他块的KV缓存
- 效果：避免冗余计算，提高生成速度
2. 基于置信度的并行解码策略
- 问题背景：并行解码时生成质量下降
- 创新方案：
- 计算每个token的置信度
- 仅解码置信度高于阈值的token
- 优势：保持生成文本的连贯性和准确性
性能测试
测试环境
- 硬件：NVIDIA A100 80GB GPU
- 测试模型：LLaDA和Dream扩散语言模型
- 测试任务：数学推理、代码生成等
关键数据
| 测试项目 | 性能指标 |
|---|---|
| KV缓存测试（块大小32） | 吞吐量54.4 tokens/s，准确率78.5% |
| LLaDA模型加速比 | KV Cache加速3.2倍 |
| 并行解码加速2.5倍 | |
| 组合加速 | 总加速8.1倍 |
| 生成长度1024时 | 端到端加速高达27.6倍 |
技术优势
- 显著提升推理速度（最高27.6倍加速）
- 保持生成质量稳定
- 有效解决并行解码质量下降问题
